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Record W7052527128

Snow microwave emission modelling (applications on the Antarctic ice cap and on Quebec)

2009· other· fr· W7052527128 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueOpenGrey (Institut de l'Information Scientifique et Technique) · 2009
Typeother
Languagefr
FieldEngineering
TopicPlasma Diagnostics and Applications
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsIce capsSnowSnow coverWestern europe
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

La cryosphère a un rôle essentiel dans le système climatique entre autre parce qu'elle réfléchit une fraction importante de l'énergie solaire parvenant à la surface de la Terre et qu'elle contient une grande quantité d'eau douce sous forme solide. Du fait de la grande sensibilité de la cryosphère aux variables climatiques comme la température et les précipitations, les différents éléments de la cryosphère, tels que la calotte polaire Antarctique et la neige saisonnière dans les régions subarctiques, sont des indicateurs du changement climatique global. Toutefois, nos connaissances des régions polaires restent limitées par un manque d'observation in situ qui s'explique par l'isolement de ces régions et les conditions météorologiques difficiles. L'analyse de ces observations éparses peut être renforcée grâce à la télédétection spatiale et ainsi réduire les incertitudes sur les tendances climatiques observées aux hautes latitudes. En effet, la télédétection permet des observations continues et à grande échelle des régions polaires et subpolaires. La télédétection passive, en particulier dans le domaine spectral des micro-ondes, est adaptée à l'interprétation et au suivi des propriétés physiques du manteau neigeux. Effectivement, le rayonnement micro-onde émane du sol ou du manteau neigeux lui-même, puis se propage jusqu'à la surface. Ainsi, le rayonnement émergeant contient de l'information sur les variations verticales des propriétés de la neige, telles que la température ou les propriétés de microstructure (taille de grains et densité). Ces trois propriétés de la neige déterminent l'émission micro-onde d'un manteau sec. Lorsqu'il est humide, la teneur en eau liquide devient par contre la propriété dominant l'émission. Les évolutions temporelles et les variations verticales de ces différentes propriétés sont définies par la métamorphose. Leur lien avec l'émission micro-onde est considéré dans le transfert radiatif. Cette thèse a pour objectif d'expliquer l'émission micro-onde de la neige par voie de modélisation afin de comprendre l'évolution des principales propriétés physiques de la neige. Le transfert radiatif dans la neige a été calculé avec les modèles multicouches Microwave Emission Model of Layered Snowpacks (MEMLS) et MultiLayered Dense Media Radiative Transfer (DMRT-ML), s'appuyant sur des approches respectivement semi-empirique et théorique. Les profils stratigraphiques de la neige utilisés en entrée ont été mesurés, estimés de façon aléatoire, modélisés avec une relation simple de la métamorphose ou avec le modèle d'évolution thermodynamique de la neige Crocus. Ces modèles et approches ont été appliqués sur deux types de manteau neigeux, permanent en Antarctique et saisonnier au Québec. Dans le premier cas, l'évolution temporelle de la température de brillance a été modélisée localement, à Dôme C, à partir de mesures in situ des propriétés de la neige. Dans cette approche, l'émissivité est modélisée à partir de mesures et reste par conséquent applicable localement. Pour modéliser l'émissivité à l'échelle de l'Antarctique, différents profils synthétiques de taille de grains et de densité ont été testés. Dans tous les cas, la variation verticale de la taille de grains est apparue déterminante pour prévoir l'émissivité en polarisation verticale. Cette sensibilité a été exploitée pour estimer à l'échelle du continent cette variable glaciologique importante. Le profil de densité et les propriétés de surface déterminent quant à eux l'écart entre les polarisations verticale et horizontale. L'émission micro-onde d'un manteau saisonnier au Québec a également été abordée. La spécificité de l'étude est de prévoir l'évolution temporelle de la température de brillance avec un modèle d'évolution thermodynamique de la neige couplé à un modèle de transfert radiatif micro-onde, ici Crocus-MEMLS. Cette approche a permis d'interpréter finement l'évolution temporelle des températures de brillance mesurées avec un radiomètre au sol et de mettre en doute certaines relations physiques du modèle Crocus. Les résultats ont mis en évidence la complexité du signal micro-onde pour des manteaux évoluant rapidement à des températures proches du point de fusion.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Methods · Consensus signal: Methods
Teacher disagreement score0.764
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.001

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.017
GPT teacher head0.242
Teacher spread0.225 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreMethods

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2009
Admission routes1
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